Neural Representations of Beat and Rhythm in Motor and Association Regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans perceive a pulse, or beat, underlying musical rhythm. Beat strength correlates with activity in the basal ganglia and SMA, suggesting these regions support beat perception. However, the basal ganglia and SMA make up a general timing network active during rhythm and timing perception, regardless of beat. Therefore, activity in these regions may represent basic rhythmic features, in addition to beat. Using RSA, we characterized the neural representation of rhythm in the basal ganglia, SMA, and across the whole brain. During fMRI, participants heard 12 rhythms – 4 strong-beat, 4 weak-beat, and 4 non-beat. Multi-voxel activity patterns for each rhythm, and for the mean of each condition, were tested for uniqueness. Activity patterns in beat-sensitive regions should alter as a function of beat strength, eliciting greater dissimilarities between rhythms with different beat strength than between rhythms with similar beat strength. Indeed, mean activity patterns in the putamen and SMA were significantly dissimilar for strong-beat and non-beat conditions, and dissimilarity between activity patterns across all 12 rhythms correlated with beat strength models, not basic rhythmic features. Whole-brain analyses also identified beat-sensitivity in the IFG, and inferior parietal cortex. These findings build upon univariate work suggesting that motor and association regions are beat-sensitive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».